Dans cet article, nous aborderons divers facteurs à prendre en compte pour choisir entre la science des données et l’IA dans une perspective de carrière.
Qu’est-ce que la science des données ?
La science des données se concentre principalement sur l’extraction d’informations à partir de données pour des décisions basées sur les données en utilisant une combinaison de domaines, notamment les statistiques, les mathématiques, la programmation et l’apprentissage automatique.
La science des données implique une connaissance appliquée de ces domaines et une compréhension de la façon dont les choses fonctionnent. Il ne nécessite pas de connaissances de base ou de niveau de recherche. Cela signifie que le travail ne nécessite pas de dériver le modèle mathématique, de créer des algorithmes d’apprentissage automatique, etc.,
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
Le but de l’intelligence artificielle (IA) est d’imiter l’intelligence humaine. L’IA a divers sous-domaines dont
1. Prise de décision (logique floue, principe de Markov, etc.)
2. Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur (algorithmes ML, réseaux de neurones, etc.)
3. Traitement du langage naturel (TAL)
4. Vision par ordinateur (CV)
5. Informatique cognitive
6. Robotique
Au cours des dernières années, l’IA a trouvé sa voie pour intégrer les entreprises dans divers domaines et dans toutes les industries, créant ainsi une valeur commerciale significative.
Relation entre la science des données et l’IA
Comme indiqué dans la section ci-dessus, la science des données et l’IA ne sont pas identiques, mais elles sont complémentaires. Les techniques d’IA permettant d’extraire des informations à partir de données complexes et non structurées sont devenues une partie importante de la boîte à outils Data Science. C’est l’IA qui donne des super pouvoirs à la Data Science.
Que fait un Data Scientist ?
Le travail d’un scientifique des données implique tout, de la collecte de données à l’analyse de données, en passant par l’application de techniques statistiques et la modélisation prédictive avec ML pour extraire des informations à partir des données et les présenter aux décideurs.
Les principales missions du Data Scientist sont
-Comprendre le problème de l’entreprise et concevoir des solutions axées sur les données au problème.
-Rassemblez les données pertinentes, qui peuvent varier de simples données tabulaires à des données non structurées volumineuses et complexes.
-Créer des pipelines de données qui préparent les données en sélectionnant des points de données pertinents, en nettoyant et en transformant les données pour une analyse plus approfondie.
-Utiliser des techniques statistiques pour comprendre les données et extraire des informations.
-Utiliser diverses techniques prédictives, y compris des modèles d’apprentissage automatique, pour créer un modèle de données afin de résoudre les problèmes de l’entreprise.
-Améliorer et optimiser les modèles d’apprentissage automatique avec un réglage fin des hyperparamètres.
– Collaborer avec les équipes commerciales, les analystes de données et les autres parties prenantes pour améliorer le modèle dans la résolution du problème commercial.
-Accompagnement dans le déploiement du modèle en production.
– Communication efficace avec les parties prenantes impliquées.
Que fait un ingénieur artificiel ?
-Comprendre le problème métier et développer des cas d’utilisation de l’IA
-Évaluer les besoins en données pour le cas d’utilisation de l’IA
– Recueillir des données et effectuer l’étiquetage des données au besoin.
-Créer un pipeline de données en intégrant des sources de données selon le cas d’utilisation.
-Concevoir l’architecture globale pour le déploiement du modèle d’IA
-Développer des API (Application Program Interface) pour fournir une solution flexible et évolutive pour intégrer des modèles d’IA dans les applications.
-Développer le modèle d’IA, qui peut impliquer des algorithmes d’apprentissage en profondeur, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, etc.,
-Former les modèles d’IA et affiner selon les exigences
-Construire un environnement de déploiement stable avec des pipelines CI et CD
-Tester et déployer des modèles d’IA pour résoudre le problème métier.
-Maintenir tout le code et les artefacts via des référentiels de contrôle de version.
-Compétences requises pour un data scientist
-Bonne intuition des données et compétences analytiques
-Bonne base de statistiques
-Programmation essentielle en Python et R
– Solides compétences en matière d’interrogation de SQL et d’autres bases de données.
-Outils de visualisation de données comme Tableau.
– Solides compétences en préparation de données : techniques d’exploration de données, de nettoyage de données et de gestion de données.
-Bonne connaissance des algorithmes d’apprentissage automatique appliqués à la construction de modèles prédictifs
-Forte expertise dans la construction, l’affinement et le déploiement de modèles ML : modèles de clustering, de régression et de classification
-Construire des tableaux de bord d’analyse pour présenter des informations à partir de modèles de science des données
Compétences requises pour l’Intelligence Artificielle
-Maîtrise du langage de programmation Python et des frameworks associés tels que pyTorch, TensorFlow etc.,
– Solides connaissances en statistiques et en algorithmes d’apprentissage automatique.
-Bonne connaissance de la préparation des données
-Connaissance du Big Data, car les modèles d’IA fonctionnent généralement avec de grands ensembles de données et des données non structurées.
-Bonne compréhension des scripts Unix/Linux et du système d’exploitation.
-Bases pour le traitement du signal, le traitement d’images et d’autres analyses de données non structurées.
Comment choisir entre Data Science et IA ?
La science des données et l’IA sont les deux principaux choix de carrière et offrent toutes deux un grand potentiel de croissance de carrière. Les opportunités d’emploi en science des données sont considérablement plus élevées car elles traitent de l’analyse de données grand public fournissant des informations aux décideurs. Les offres d’emploi en IA rattrapent rapidement l’adoption croissante des modèles d’IA dans les entreprises grand public et les nouveaux développements de produits d’IA.
L’intelligence artificielle offre des opportunités passionnantes dans le développement de produits et de solutions d’IA de pointe. Les ingénieurs en intelligence artificielle sont mieux payés que la science des données en moyenne avec des profils similaires. Donc, si vous êtes compétent en programmation, bon en apprentissage automatique et prêt à consacrer le temps et les efforts nécessaires pour acquérir des compétences en IA, alors l’IA pourrait être un bon choix pour vous.
Mais, si vous êtes nouveau dans ces technologies, il est recommandé de poursuivre une carrière en science des données car il est relativement facile d’acquérir des compétences et d’offrir des millions d’opportunités afin que vous puissiez passer à des emplois en science des données relativement plus facilement.
Ainsi, choisir entre la science des données et l’IA se résume finalement à vos préférences en fonction de vos compétences, de vos ambitions et de vos intérêts.
DataMites propose à la fois des cours axés sur les métiers de la science des données et de l’IA.
– Certified Data Scientist (CDS): Un cours complet de 7 mois sur la science des données pour les débutants et les professionnels en activité avec / sans connaissances préalables en programmation.
-IA Engineer : un cours complet de 8 mois avec des sujets avancés d’apprentissage en profondeur, de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel. Un projet live/startup entièrement engagé créant un produit utilisant une IA avancée.
Ces deux cours comprennent un stage et une aide à l’emploi avec les meilleurs taux de réussite de l’industrie.
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